Приоритет оценок:
Размер популяции
Пространственное изобилие популяции
Распространение вида
Методы:
Выборочные исследования
Ресурсы среды
Применение:
Количественные оценки
Количественные оценки качественной характеристики
Качественные оценки
Постоянные во времени
Глубина моря, высота над уровнем моря
Удаление от береговой линии
Изменяющиеся во времени
Морской лед Арктики
Фенология
Сроки начала таяния поверхности льда
Сроки ледотаяния и ледообразования
Пространственное распределение
Интервалы концентрации льда: зона маргинальных льдов (общ., 15-80%), сплоченный лед (размножение тюленей, 70-90%)
Кромка льда
Полыньи
Припайный лед
Многолетний лед, в т.ч., возраст льда
Океанографические параметры (начальные звенья пищевой цепочки)
Атмосферные параметры (климат, поведение)
Рисунок 1. Циркуляция вод Чукотского моря (Pisareva, 2018, Figure 1)
Рисунок 2. Временной ряд пояса маргинального льда
Рисунок 3. Аппроксимация временного ряда концентрации льда монотонными функциями
Use an argument (date) when monotonous function intersects sia ice concentration 15% constant value.
Рисунок 4. Одна карта пространственного распределения вместе серии карт
One map instead of map series, but only ice extent by sea ice concentration level 15% is figured.
Рисунок 5. Построение изохрон
Isochromes are better for visual analysis of phenology rate. Higher density of isochrones means slow rate of retreat or advance. Slow rate of sea ice retreat doesn’t force high locomotion near ice edge.
Smoothing of input phenology maps is desirable.
Рисунок 6. Расстояние между изолиниями за фиксированный интервал времени
Slope/elevation GIS tools are used to generate rate maps with distinguish that day/meter not meter/meter relation is used to calculate slope.
Рисунок 7. Скорость и направление ледотаяния
Arrows are normal to isochrones.
Рисунок 8. Пример на фиктивном наборе данных
Тенденция: линейная регрессия.
Сегментация: Непараметрическая сегментация временного ряда с использованием метода штрафной контрастной функции (Lavielle, 1999). Оптимальное число сегментов (Lavielle, 2005).
Тенденция для выявления темпа изменений. Сегментация для выявления смены климатических эпох (сдвига).
Выбор оптимального числа сегментов автоматическим (Lavielle, 2005) или по графику изменения контрастной функции.
Рисунок 9. Методы оценки сроков таяния: PMW (Markus and Miller, 2019; Markus et al., 2009), NSIDC (Anderson et al., 2019), AHRA (Drobot and Anderson, 2001) reproduction (Belchansky et al., 2004), MDSDA (Belchansky et al., 2004), “Tentative” (Platonov 2007, неопублик.)
| Period | Length | Mean, DOY | St.dev, days | Julian |
|---|---|---|---|---|
| 1988-2001 | 14 | 131.18 | 9.01 | May11 |
| 2002-2009 | 8 | 117.82 | 5.89 | Apr28 |
| 2010-2017 | 8 | 124.10 | 4.77 | May04 |
Рисунок 11. Воспроизведение (Belchansky et al., 2004) метода AHRA (Drobot and Anderson, 2001) по актуализированным данным
| Period | Length | Mean, DOY | St.dev, days | Julian |
|---|---|---|---|---|
| 1988-2001 | 14 | 133.61 | 8.66 | May14 |
| 2002-2019 | 18 | 123.47 | 6.48 | May03 |
Рисунок 12. Сроки поверхностного таяния по методу MDSDA (Belchansky et al., 2004) без адаптивной пространственной фильтрации
| Period | Length | Mean, DOY | St.dev, days | Julian |
|---|---|---|---|---|
| 1988-2001 | 14 | 148.02 | 6.53 | May28 |
| 2002-2019 | 18 | 142.67 | 4.35 | May23 |
Рисунок 13. Сроки поверхностного таяния по «Tentative» алгоритму (Platonov 2007, неопублик.)
| Period | Length | Mean, DOY | St.dev, days | Julian |
|---|---|---|---|---|
| 1989-2013 | 25 | 144.29 | 3.65 | May24 |
| 2014-2019 | 6 | 139.55 | 7.24 | May20 |
Рисунок 14. Сроки ледотаяния по данным концентрации льда NASA Team по данным SSM/I и SSMIS
| Period | Length | Mean, DOY | St.dev, days | Julian |
|---|---|---|---|---|
| 1988-2001 | 14 | 176.96 | 7.47 | Jun26 |
| 2002-2014 | 13 | 168.24 | 7.44 | Jun17 |
| 2015-2019 | 5 | 152.16 | 9.00 | Jun01 |
Рисунок 15. Скорость движения кромки льда при ледотаянии для сезонов 2016-2019 гг.
Рисунок 16. Среднемноголетнее значение, изменчивость, линейный тренд и статистическая значимость тренда скорости движения кромки льда при ледотаянии для периода 2003-2019 гг.
Art by Josh. Probable rights violation. Adopted from Polar Bear Science.
Рисунок 17. Сроки ледообразования по данным концентрации льда NASA Team по данным SSM/I и SSMIS
| Period | Length | Mean, DOY | St.dev, days | Julian |
|---|---|---|---|---|
| 1988-2001 | 14 | 306.06 | 8.35 | Nov02 |
| 2002-2013 | 12 | 317.10 | 5.89 | Nov13 |
| 2014-2019 | 6 | 330.14 | 5.56 | Nov26 |
Рисунок 18. Среднемноголетнее значение, изменчивость, линейный тренд и статистическая значимость тренда скорости движения кромки льда при ледообразовании для периода 2004-2019 гг.
Рисунок 19. Продолжительность сезона отсутствия льда на основании данных по срокам ледообразования и ледотаяния. Контуром показана изохрона 180 дней (Gormezano and Rockwell, 2015).
Рисунок 20. Продолжительность сезона присутствия льда на основании данных по срокам ледообразования и ледотаяния. Контуром показана изохрона 180 дней (Gormezano and Rockwell, 2015).
Рисунок 21. Распределение кромки льда и пространственной близости к ней по отношению к ландшафтным характеристикам в августе 2019 г.
Рисунок 22. Распределение кромки льда и пространственной близости к ней по отношению к ландшафтным характеристикам в августе 2018 г.
Рисунок 23. Распределение кромки льда и пространственной близости к ней по отношению к ландшафтным характеристикам в августе 2017 г.
Рисунок 24. Распределение кромки льда и пространственной близости к ней по отношению к ландшафтным характеристикам в августе 2001 г.
August 2001 (Fig 24) is cited for contrast with present situation
Рисунок 25. Временные ряды распространения кромки льда (верх), ее удаление от берега (сред.) и ее прохождения по глубинам (нижн.) для августа
Longterm change of sea ice edge proximity is +0.26±0.060 yr-1 (S>0.999). Higher value is due to 1) presence of sea ice edge in this season and 2) curvature of edge line. In 2019 ice edge proximity was low due to early ice retreat.
| Period | Length | Mean | St.dev |
|---|---|---|---|
| 1979-2001 | 23 | 13.9 | 3.5 |
| 2002-2019 | 18 | 20.5 | 5.2 |
| Period | Length | Mean | St.dev |
|---|---|---|---|
| 1979-2007 | 29 | 14.9 | 4.0 |
| 2008-2019 | 12 | 21.4 | 5.8 |
Distance to land at the ice edge locations changes +7.4±0.9 km yr-1 (S>0.999). Maximal value 554 km was in 2019. Qualitatively, rate of increasing became higher at the end of 1990s (Fig 25, middle panel, green ‘loess’ line). During 2007-2019 (13 years) there are 9 leading maximals, all are greater than 300 km. There is/are 28 occurrence(s) of mean distance less than 300 km during 1979-2006.
| Period | Length | Mean, km | St.dev, km |
|---|---|---|---|
| 1979-2006 | 28 | 157 | 47 |
| 2007-2019 | 13 | 349 | 93 |
| Period | Length | Mean, km | St.dev, km |
|---|---|---|---|
| 1979-2006 | 28 | 157 | 47 |
| 2007-2019 | 13 | 349 | 93 |
Bathymetry at the ice edge locations changes +29.0±4.4 m yr-1 (S>0.999) inside of region. Maximal value 1966 m was in 2007.
| Period | Length | Mean, m | St.dev, m |
|---|---|---|---|
| 1979-2001 | 23 | 313 | 248 |
| 2002-2019 | 18 | 1001 | 421 |
| Period | Length | Mean, m | St.dev, m |
|---|---|---|---|
| 1979-2006 | 28 | 385 | 304 |
| 2007-2019 | 13 | 1110 | 408 |
Рисунок 26. Вероятность присутствия припайного льда в течение сезона 01 марта - 31 мая по данным еженедельных ледовых карт (ААНИИ, 2018)
Рисунок 27. Вероятность присутствия полыней в течение сезона 01 марта - 31 мая по данным еженедельных ледовых карт (ААНИИ, 2018)
Рисунок 28. Вероятность присутствия многолетнего льда в течение сезона 01 марта - 31 мая по данным еженедельных ледовых карт (ААНИИ, 2018)
Рисунок 29. Вероятность присутствия многолетнего льда в течение сезона 01 ноября - 31 января по данным еженедельных ледовых карт (ААНИИ, 2018). Год соответствует ноябрю.
Для сроков весеннего таяния льда в регионе отмечается климатический сдвиг с 2002 г.
При значительном удалении от берега летней кромки льда скорость движения кромки льда изменяется назначительно из-за болеее раннего ледотаяния и позднего ледообразования
Скорость движения кромки льда при ледотаянии ниже скорости движения кромки льда при ледообразовании.
В 2019 г. зафиксированы рекордно ранние сроки начала поверхностного таяния льда
Тренды арктических запросов Google
Рисунок 30.
Рисунок 31.
Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н.Северцова Российской академии наук (ИПЭЭ РАН)
Кабинет методов дистанционного зондирования Земли и тематического дешифрирования в экологии ИПЭЭ РАН
Постоянно действующая экспедиция РАН
Программа изучения белого медведя в Россйской Арктике
Группа специалистов по белому медведю МСОП
Мордвинцев И. Н. (кабинет методов ДЗЗ в экологии)
Иванов Е. А., Найденко С. В., Рожнов В. В. (лаборатория поведенческой экологии)
РФФИ 17-04-02049 A
РГО «Редкие виды»
Президиум РАН I.2.55.П «Арктика»
Anderson M, Drobot S, Bliss AC. 2019. Snow Melt Onset Over Arctic Sea Ice from SMMR and SSM/I-SSMIS Brightness Temperatures, Version 4. Boulder, Colorado USA: NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. 10.5067/A9YK15H5EBHK.
Belchansky GI, Douglas DC, Mordvintsev IN, Platonov NG. 2004. Estimating the time of melt onset, melt duration and freeze onset over Arctic sea-ice area using active and passive microwave data. Remote Sensing of Environment, 92(1): 21–39. 10.1016/j.rse.2004.05.001.
Drobot SD, Anderson MR. 2001. An improved method for determining snowmelt onset dates over Arctic sea ice using scanning multichannel microwave radiometer and Special Sensor Microwave/Imager data. J Geophys Res, 106: 24, 033–24, 049. 10.1029/2000JD000171.
Gormezano LJ, Rockwell RF. 2015. The energetic value of land-based foods in western Hudson bay and their potential to alleviate energy deficits of starving adult male polar bears. In: Dias J. M. (Ed) PLOS ONE, 10(6): e0128520. Public Library of Science (PLoS). 10.1371/journal.pone.0128520.
Lavielle M. 1999. Detection of multiple changes in a sequence of dependent variables. Stochastic Processes and their Applications, 83(1): 79–102. 10.1016/S0304-4149(99)00023-X.
Lavielle M. 2005. Using penalized contrasts for the change-point problem. Institut national de recherche en informatique et en automatique.
Markus T, Miller J. 2019 (06 December). Arctic sea ice melt. NASA Goddard Space Flight Center’s Cryospheric Sciences Laboratory. https://earth.gsfc.nasa.gov/cryo/data/arctic-sea-ice-melt (accessed 06 January 2020).
Markus T, Stroeve JC, Miller J. 2009. Recent changes in Arctic sea ice melt onset, freezeup, and melt season length. Journal of Geophysical Research: Oceans, 114(C12). American Geophysical Union (AGU). C12024. 10.1029/2009JC005436.
Pisareva MN. 2018. An overview of the recent research on the Chukchi sea water masses and their circulation. Russian Journal of Earth Sciences, 18(4): 1–13. Geophysical Center of the Russian Academy of Sciences. 10.2205/2018es000631.
ААНИИ. 2018. Обзорные ледовые карты Северного Ледовитого океана ЕСИМО. Центр "Север", Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт, С-Петербург. http://www.aari.ru/odata/_d0015.php?lang=0 (accessed 23 November 2018).